深層学習(ディープラーニング)

認識の共有と応用

DLによる対象物の認識(Robot)ー

ー人間と機械との「認識」の解明ー


−1)目的物の認識の共有と意味の自動的理解のプロジェクト

 再生医療の延長に、失った手足の再生が考えられる。しかし、人間の脳で考えたこと(意志)が、後天的に形成された細胞義手に正しく伝わるであろうか。単に再生医療だけでなく、義手の開発にも応用できる課題である。まずは、義手義足に相当する機械的な部品(ロボット)と人間の意志の疎通について考えている。筋肉の働きを加速度計を用いて計り、筋電位の変化と比較することで、人間の意志(意図)に応じた特異的な加速度パターンが発生すると考えている。

 さらに進んで、高度な義肢は、人間と対話する知性を有するようになると考えている(認識の共有)。知性は、機械にもありうるのか、哲学的な議論が待たれる。


−2)機械学習、ニューラルネットワーク、Deep Learning の応用研究

 高度な学習機能やカテゴリー分配を可能とする人工知能にかかわる研究を進めている。特に、Deep Learningについては、DNAレベルの進化、タンパク質の突然変異、人間の行動、ロボットの認識、ロボットと人間の認識共有など、多くの応用分野が考えられる。Big Dataからのデータマイニングや、産業上の応用など、今後大きく拡がる技術と考えている。社会におけるオープンな研究成果の共有と産業からの求めが重要と考えている。



研究の概念(上図)






                                  













図1.認識共有研究のために作製したロボット(機械学習機能による判別・カテゴリー分け・対象物の判定と動作の制御との連結)













図2.学生諸君とDeep Learning 研究用 Lab-made computer


−3)腕の動きに内在される次の行動の評価研究

 人間の動きは、続く動作の予備動作ともなっている場合がある。次の動作が始まる前に当該特徴を抽出し、準備することで、義手義肢の運動を高速化し、スムーズに行うことを目指している。写真で示すのは、運動の加速度変化から次の行動の意図を評価する実験である(機械学習を用いない)。